Stage fin d'etude ingenieur

Extraction de la route devant un véhicule depuis un capteur événementiel et contextualisation pour l'aide à la conduite et la conduite autonome :

Chronocam conçoit et fabrique un nouveau type de caméra s'affranchissant de la notion d'image. L'information visuelle n'est pas échantillonnée à une fréquence fixe mais pour chaque pixel quand il est pertinent d'acquérir de l'information. Les données produites par les capteurs Chronocam s'en trouvent donc extrêmement éparses permettant ainsi un traitement en temps réel de l'information visuelle à une cadence équivalente beaucoup plus élevée de l'ordre du kHz. Ces données étant très différentes des habituelles images utilisées par la vision standard, Chronocam travaille aussi à fournir un certain nombre de briques algorithmiques permettant d'aider ses clients à construire des applications de vision par ordinateur.

Le but de ce stage est d'explorer l'utilisation des capteurs Chronocam dans le domaine des véhicules intelligents et de l'aide à la conduite (ADAS). Les tâches traitées pourront être variées, de la vision géométrique pour la reprojection 3D des marquages au sol jusqu'aux techniques avancées de Machine Learning pour la reconnaissance de panneaux de signalisations ou la classification des différents usagers de la route. Il s'agira pour cela de mettre en oeuvre les premiers algorithmes de Chronocam en Machine Learning mais aussi de construire et développer au-delà de ceux-ci pour améliorer l'état de l'art dans ce domaine.